
上传时间:时间:2024-07-24 09:46:06
在医学论文的统计学应用中,常见的统计误区不仅会影响研究的可靠性,还可能导致结论的误导和不准确。以下是一些常见的统计误区,并结合实例进行详细说明:
误区描述:t检验的应用条件是样本取自于正态分布或近似正态分布的总体,并且要求两个总体的方差相等。然而,许多作者不顾样本是否满足这些条件,盲目使用t检验。
实例说明:某研究旨在比较两种药物对高血压患者的降压效果,但样本数据并非来自正态分布,且两样本方差明显不等。研究者未进行正态性检验和方差齐性检验,直接使用了t检验,结果可能不准确。
误区描述:配对资料t检验适用于配对设计的实验,即将非处理因素相同或相似的两个受试对象配成一对进行实验。然而,许多作者忽视了其严格的使用条件,滥用配对资料t检验。
实例说明:一项研究在比较两种不同手术方法对同一批患者的治疗效果时,未严格按照配对设计的原则进行样本分配和实验处理,却错误地使用了配对资料t检验,导致结论可能产生偏差。
误区描述:参数检验的前提条件是资料呈正态分布且各组方差齐同。对于偏态分布和方差不齐的资料,应使用非参数检验。然而,许多作者在这些情况下仍使用参数检验。
实例说明:一项关于微量元素(如血铅、血锌)水平的研究,由于数据呈偏态分布,本应使用非参数检验或进行数据转换后再进行参数检验。但研究者直接使用了t检验,导致统计结果不准确。
误区描述:等级变量资料(如疗效等级:治愈、显效、好转、无效)应使用非参数检验进行分析,而重复测量设计资料应使用适当的重复测量分析方法。然而,许多作者错误地使用了t检验。
实例说明:一项关于某药物治疗效果的研究,数据为等级变量资料(如疗效等级),但研究者错误地使用了t检验来比较不同时间点的治疗效果,导致结论不准确。
误区描述:统计结论的描述应基于统计学术语,并结合专业知识进行判断。然而,许多作者仅凭少量统计资料就作出不科学的结论。
实例说明:一项关于吸烟与慢性气管炎患病情况的研究,结果显示P<0.01,只能说明吸烟者与不吸烟者患慢性气管炎的差异有非常显著性意义,即吸烟者更容易患慢性气管炎。但研究者直接得出“两者患病率相差非常显著”的结论,未结合专业知识进行判断,可能误导读者。
误区描述:常见的统计指标误用包括率与构成比、发病率与患病率等的混淆。
实例说明:某研究在分析某地5类传染病疫情时,错误地将构成比(如某类传染病患者数占总患者数的比例)当作发病率(新发病例数/同期平均人口数),导致结论错误。
综上所述,医学论文统计学中的常见误区多种多样,研究者在进行统计分析时应严格遵循统计学原则和方法,确保数据的准确性和结论的可靠性。
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